基于深度神经网络与 XGBoost 的胸部 X 光图像 COVID-19 病例自动检测
图像与视频处理
2022-03-29 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
2019 年末及全球 COVID-19 大流行后，许多研究人员和学者试图提供检测 COVID-19 病例的方法。据此，本研究聚焦于从胸部 X 光图像中识别 COVID-19 病例。本文提出一种从 X 光图像诊断冠状病毒疾病的新型方法。在所提方法中，使用 DenseNet169 深度神经网络提取患者胸部 X 光图像的特征，然后将提取的特征作为输入提供给极端梯度提升（XGBoost）算法以执行分类任务。对所提方法的评估及与近年提出方法的比较表明，该方法比现有方法更准确、更快速，并在从 X 光图像检测 COVID-19 病例方面具有可接受的性能。
引用
@article{arxiv.2109.02428,
title = {Automated detection of COVID-19 cases from chest X-ray images using deep neural network and XGBoost},
author = {Hamid Nasiri and Sharif Hasani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.02428},
year = {2022}
}
备注
Radiography, 2022